单细胞空间组学数据挖掘技术
编号:1 访问权限:仅限参会人 更新:2025-03-25 13:08:20 浏览:63次 口头报告

报告开始:2025年03月28日 13:30(Asia/Shanghai)

报告时间:15min

所在会场:[S1] 博新面对面论坛 [s1] 博新面对面论坛

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摘要
杂细胞相互作用的重要工具。然而,单细胞组学及空间组学产生的数据不仅维度更高,而且蕴藏的信息量也更大;因此,亟需相关生物信息学的计算方法,来更全面地解构和厘清组织的组成和功能异质性。针对上述难题,我们融合人工智能计算方法和模型,建立了一系列解构单细胞及空间组学中异质信号的工具和方法,取得多项创新成果:在单细胞组学方面,建立了胞外小囊泡异质性追踪算法SEVtras,首次以细胞外尺度描绘了不同类型细胞的生理活动状态;在空间组学方面,大幅拓宽了空间组学的测量范式,实现了全组织切片水平的高分辨率空间蛋白质组检测。上述工作加深了单细胞和空间组学解析深度,并为未来高内涵组学数据的挖掘研究奠定了重要的方法学基础,相关成果发表于Cell, Nature Methods等国际知名期刊。
关键词
暂无
报告人
何睿乔
中国科学院动物研究所

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  • 会议日期

    03月28日

    2025

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    2025

  • 04月15日 2025

    注册截止日期

主办单位
中国生物信息学学会基因组信息学专业委员会
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